Integer Linear Programming for the Bayesian network structure learning problem

Bayesian networks are a commonly used method of representing conditional probability relationships between a set of variables in the form of a directed acyclic graph (DAG). Determination of the DAG which best explains observed data is an NP-hard problem [1]. This problem can be stated as a constrain...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Artificial intelligence Ročník 244; s. 258 - 271
Hlavní autoři:	Bartlett, Mark, Cussens, James
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Amsterdam Elsevier B.V 01.03.2017 Elsevier Science Ltd
Témata:	Bayesian analysis Bayesian networks Conditional probability Constrained optimisation Cutting planes Economic models Integer Linear Programming Integer programming Linear programming Machine learning Separation Constrained optimisation Separation Bayesian networks Cutting planes Integer Linear Programming
ISSN:	0004-3702, 1872-7921
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!